虽然网络控制系统已经有了广泛的应用，但是到二十世纪 90 年代末，网络控制 系统这样的概念才在文献[2]中第一次提出，系统的基本结构图也一并给出。随后 Murray 等人给出了网络控制系统的定义。后来伴随着网络相关领域的飞速发展以及 人们在控制领域研究的不断探索，网络控制系统逐渐成为控制领域关注的热点。迄今 为止，网络控制系统主要有两个大的研究方向：一是对网络的控制，针对网络的服务 质量，二是在网络环境下对系统的分析与控制，针对网络的控制性能。79129

1 网络服务质量研究现状

在对网络的控制方面主要的研究对象就是网络，针对网络的服务质量（Quality of Service，QoS），从网络通信协议，通信介质的选择，网络拓扑结构等着手来提高网络通信性能，从而改善网络传输过程中时延和数据包丢失的概率等不良情况的调度问 题。网络调度问题是指系统中不同的节点在网络资源共享发送数据的过程中，面对不 佳的状况，如发生碰撞和拥挤时，规定数据包发送的优先级即次序、传输需要的时间 间隔的问题。数据包的发送顺序往往是由网络接口设备按照特定的协议规范来决定的， 也就是协议层调度。其中应用层的调度方法有借用 CPU 的调度法，如文献[3]运用单 速率方法研究了网络控制系统的调度问题，并进一步给出了网络控制系统在权衡可调 度性和稳定性双重约束下的最优调度方法。给出时间关键信息，动态分配网络资源的 方法是由 Walsh 等人提出的，称为 TOD（try-once-discard）协议，也是设计网络调度 协议的经典方法。另外，对具有优先级的网络采用网络优先级的调度方法能动态配置 控制回路优先级，防止优先级较低的回路的数据在很长一段时间不能得到更新最终导 致系统性能恶化。文献[4]根据网络控制系统的反馈信息给出一种最大误差优先的调 度算法，按应用的需求动态分配网络带宽。文献[5]采用采样周期调度方法，将被控 对象状态扩展为一个曾广状态变量。采样周期的动态计算以及带宽的分配和调整都是 根据状态变量的实时更新进行的。论文网

2 网络控制性能研究现状

在网络环境下对系统进行分析与控制，考虑带宽限制，传输时延以及数据丢包等 问题，进行控制性能研究（Quality of Performance，QoP），保证系统有良好的控制性 能。虽然有很多种因素影响网络系统的控制性能但是其中最突出的问题就是网络诱导 时延造成的影响和数据包丢失带来的种种问题。

（1）网络诱导时延 在网络控制系统中各个组成部分之间进行信息交换的时候有多个节点共用同样的网络通道进行信息传输。这样的信息传输条件下产生数据包的碰撞，网络拥塞，连 接中断等情况导致的信息传输延时被称为网络诱导时延。造成网络诱导延时的原因主 要有：①产生信号时延。发送端封装数据包到该数据包被传送到网络中指定位置的过 程中所需的时间。②数据包排队等待时延。在网络环境不理想的状况下等待网络恢复 最佳状态，网络忙碌，拥挤的时候，或者出现数据包冲突碰撞等，直到网络恢复空闲 重新发送数据包所需要的时间。③数据传输时延。数据包在利用传输媒介传输数据时 实际所耗用的时间，时间的长短与数据包的大小，传输距离，网络带宽，以及传输介 质等因素有关。远端控制器能否及时准确的执行控制器发出的指令与网络诱导时延密切相关，时延的存在会使执行器和控制器不同步，会导致系统性能下降，严重时甚至 会使系统失去稳定性发生紊乱。

目前的关注点主要集中在考虑网络诱导时延的前提下，对网络控制系统的稳定性 的分析，以及设计控制器等问题上。于训之等人建立了与随机时变时延有关的网络控 制系统统一的模型，在这个模型的基础上提出了一种新的控制律的设计方法[6]。该方 法是基于随机控制理论的，既能达到系统均方稳定的要求，又能且满足二次型性能指 标的要求。对于具有长时延的系统朱其新构建出系统模型，并对如何保持系统均方指 数稳定做出了说明，系统随机稳定的充分条件也有涉及[7]。文献[8]在泛函的构造过 程中充分利用时滞信息，对网络控制系统进行研究，得到的系统分析和设计条件明显 降低了保守性。面对无可避免的时延，文献[9]提出了一种不确定时滞的补偿法，通 过设置队列缓冲区，利用“先进先出”的特点，保证数据能够按发送时间的先后顺序 依次到达接收端，同时随机网络时延转也被人为转换成确定性时延。这种方法不需要 假设时延是周期变化的，因此更符合时延的特点和实际系统的状况。另有相关文献研 究利用预测器补偿时滞造成的影响，预估控制器接收到传感器数据后，计算当前及未 来多个时刻的控制量，并将这些控制量封装在一个数据包中发送给执行器。位于执行 器端的网络时延补偿器接收到时滞补偿数据包后，会根据数据包的时间戳判断出时延 大小，从而在控制序列中找出预测长度与此刻时延大小匹配的控制量输出给执行器。 该方法虽然有许多进步，但是由于要发送数据包加剧了网络负载，同时该方法在实际 工业应用上也较难实现。